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1
回答
在
优化
超参数时,使用来自
XGBoost
库的交叉验证是否有好处?
、
、
、
、
XGBoost
库通过
xgboost
.cv()拥有自己的交叉验证的实现。看起来,它需要将数据存储为DMatrix。不用使用
xgboost
.cv(),我可以使用
XGBoost
的雪橇与GridSearchCV()、RandomizedGridCV或cross_validate()一起使用sklearn执行交叉验证。我有两个问题: 直接使用
XGBoost
执行交叉验证和使用sklearn进行交叉验证有什么重要的区别吗?
xgboost
.cv()是否以某种方式
优化
,而sklearn交
浏览 0
提问于2022-12-28
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1
回答
如何
利用Optuna确定无目标函数的参数集的最优性
、
我想使用来确定以下数据集的最佳值:利用这些参数求出柱
优化
的最优值。现在的clou是,这些最优值是不知道的,直到一个设备使用参数在这些设置下运行,并在这些参数上显示这个特定的最优值。我的问题是我不知道
如何
用Optuna来实现这一点。我看了一下教程,但不知道哪一个与我的任务相匹配?但我想不出
如何
让它适应我的任务。
浏览 19
提问于2022-05-25
得票数 0
1
回答
如何
优化
xgboost
?
、
我想对
xgboost
型分类器执行超参数调优。当我使用特定的超参数值时,我看到一些错误。
浏览 13
提问于2021-07-27
得票数 0
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1
回答
为梯度增强库分发是什么意思?
、
、
我正在查看
XGBoost
文档,并且声明
XGBoost
是一个
优化
的分布式梯度增强库。祝您今天愉快
浏览 0
提问于2018-11-15
得票数 9
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1
回答
星火ML梯度提升树而不是使用所有节点
、
、
、
我将此与当前的解决方案进行比较,该解决方案是在一个可以容纳内存中整个数据帧的大型
XGBoost
上运行的。 我希望我能在星火中更快地训练(并获得新的观测),因为它将是分布/平行的。
浏览 1
提问于2018-03-08
得票数 4
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3
回答
超调谐
XGBoost
参数
、
、
XGBoost
在处理分类变量和连续依赖变量方面做得很好。但是,
如何
为
XGBoost
问题选择
优化
的参数呢?这就是我
如何
为最近的Kaggle问题应用参数: booster我是否自动选择了
优化
的(最佳)参数集? 答案可以是任何语言。我只是在找技术)
浏览 0
提问于2015-12-13
得票数 33
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1
回答
Apache和DL中的
Xgboost
和LSTM支持
、
、
、
、
在基于机器学习的系统中,我们使用了
Xgboost
算法和LSTM算法。我想使用Apache内存中基于网格的机器学习库()来
优化
这个系统的性能。Apache、ML和DL库是否支持
Xgboost
和LSTM算法?
浏览 1
提问于2018-05-14
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2
回答
减少浮动精度并不能缩短列车时间。
我期望降低数据的精度(例如,从int64到int8)将加快培训的速度。但是,即使我将数据集的总体大小减少了74%,我也没有看到任何改进。这是意料之中吗?
浏览 0
提问于2022-10-17
得票数 0
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1
回答
我应该使用EC2虚拟机中的哪些参数来
优化
H2O的
XGBoost
性能?
、
、
、
、
我正试着在r4.8x的大小上运行H2O
xgboost
。但运行时间太长(15+小时,而相同超参数网格大小的GBM需要4小时)。知道
XGBoost
使用缓存
优化
,有什么特定的实例类型最适合H2O的
XGBoost
实现吗? 我的训练数据有28K行,150个二进制列。我正在进行网格搜索。
浏览 4
提问于2021-05-21
得票数 1
2
回答
正确使用auc度量的
xgboost
、
xgboost
文档不清楚他们使用哪种AUC,它们使用AUC-ROC吗?此外,该链接提到,AUC应该使用,只有当你不关心的概率,只关心排名。
xgboost
参数调优指南还建议了一种处理类不平衡的替代方法,方法是不平衡正负样本,使用max_delta_step = 1。因此,有人可以解释,什么时候AUC才能取代
xgboost
处理类不平衡的其他方法。如果我使用的是AUC,我需要为预测设置什么阈值,或者更一般地说,我应该
如何
使用AUC来处理
xgboost
中的不平衡的二进制分类问题?编辑: 我还需要消除假阳性多于假阴
浏览 0
提问于2017-01-10
得票数 5
2
回答
如何
使用
XGboost
为不同的`eval_metric`
优化
sklearn管道?
、
、
、
、
我正在尝试使用,并将eval_metric
优化
为auc(如所述)。将.fit参数传递给sklearn管道的正确方法是什么?import XGBClassifierimport sklearn print('
xgboost
version: %s' %
xgboost
.的版本:
浏览 0
提问于2017-03-15
得票数 9
2
回答
利用Google引擎和
XGBoost
优化
超参数
、
、
、
我正在尝试复制此中报告的超参数
优化
示例,但我希望在我的培训应用程序中使用scikit学习
XGBoost
而不是tensorflow。使用
XGBoost
运行培训应用程序的内容:您可能会注意到,本文档中没有说明
如何
将您的超参数度量传递给Cloud
浏览 0
提问于2018-10-05
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1
回答
自定义目标函数
优化
、
我试图在不平衡类的分类数据上实现
xgboost
(1%的1和99%的零)。在我的数据中,由于类的不平衡,我面临着的问题。在模型的末尾,我能够实现伟大的accuracy,但是,可怜的,precision和recall 我想要一个定制的目标函数,它可以
优化
模型并返回具有最佳f-score的最终
xgboost
模型。
浏览 2
提问于2017-04-27
得票数 6
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1
回答
基于粒子群算法的R神经网络训练
、
、
我需要在R环境中使用PSO算法训练神经网络。我已经知道了所有关于神经网络的R包( neuralnet,AMORE等),但这些包中没有一个包括PSO训练(只有反向传播)。
浏览 2
提问于2012-04-25
得票数 6
1
回答
DMatrix的用途是什么?
、
、
医生说:
XGBoost
中使用的数据矩阵。DMatrix是
XGBoost
使用的一种内部数据结构,它对内存效率和训练速度都进行了
优化
。您可以从多个不同的数据源构造DMatrix。
浏览 3
提问于2021-11-26
得票数 8
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1
回答
AutoML手动选择模型
、
、
、
、
但是我想知道是否可以手动选择模型,然后
优化
它的超参数。例如,我只想
优化
SVM的超参数,而不关心其他模型。
浏览 0
提问于2021-02-19
得票数 1
2
回答
如何
优化
XGBoost
性能精度?
、
优化
XGBClassifier参数的推荐方法是什么,因为我使用默认值(即model=XGBClassifier() )创建了模型。在找到最优预测值之前,我是否应该使用蛮力循环某些参数中的值?
浏览 0
提问于2018-03-14
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1
回答
“梯度助推机”和GBDT是完全一样的吗?
、
、
、
我知道,与传统梯度增强相比,
XGBoost
包含了一些
优化
。 但是梯度增强器(GBM)和GBDT是一回事吗?他们只是名字不一样吗?除了GBM/GBDT和
XGBoost
之外,还有其他的模型属于梯度提升的范畴吗?
浏览 0
提问于2020-09-19
得票数 4
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2
回答
成本函数-思想
、
、
我为回归问题建立了
xgboost
模型。默认情况下,
xgboost
优化
了(y - y_{pred})^2,因此RMSE将是衡量性能的最佳标准。
浏览 0
提问于2019-07-12
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1
回答
初学者的
XGBoost
:
XGBoost
中的3对特性有什么区别?
请你帮我区分一下
XGBoost
的一些特性好吗?非常感谢。 -xgb.fit 他们不是都在训练模特吗?
浏览 1
提问于2019-08-30
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